| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2025-09-05 09:30
放射線治療のための胸部X線画像のリアルタイム骨除去モデルの検討 ○万代弦一郎(千葉大)・森 慎一郎(QST)・今野真名人・岡田航太郎・林 泰炯・須槍弘樹・森 康久仁(千葉大) MI2025-30 |
| 抄録 |
(和) |
放射線治療において,X線画像上で骨部分と治療対象部位が重なることで視認性が低下する問題がある.本研究では,残差接続付きU-NetにCBAMを導入したネットワークに,骨マスクを使用した損失関数を導入した新たな骨除去モデルを提案した.擬似X線画像での定量評価において,PSNRは32.96,SSIMは0.877の精度が得られ,実物X線画像の定性評価においても骨除去に対する有効性が確認された.今後はリアルタイムでの骨除去推論を目指し,より軽量なネットワーク構造やその他の高速化手法への適用を検討する. |
| (英) |
In radiation therapy, there is a challenge in which the visibility of the treatment target is reduced when the bone regions overlap with the target area in X-ray images.
In this study, we propose a novel bone suppression model that integrates CBAM into a residual connection U-Net architecture and introduces a loss function utilizing a bone mask.
In quantitative evaluation using pseudo X-ray images, the proposed method achieved a PSNR of 32.96 and an SSIM of 0.877.
Qualitative evaluation with actual X-ray images also confirmed its effectiveness in bone suppression.
In the future, we aim for real-time bone suppression inference by exploring lighter network architectures and other acceleration techniques. |
| キーワード |
(和) |
放射線治療 / X線画像 / 骨除去 / U-Net / 深層学習 / 画像認識 / / |
| (英) |
radiation therapy / X-ray images / bone suppression / U-Net / deep learning / image recognition / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 176, MI2025-30, pp. 1-4, 2025年9月. |
| 資料番号 |
MI2025-30 |
| 発行日 |
2025-08-29 (MI) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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